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大脑神经元网络的仿真可伸缩性得益于时间异步
处理。t这里有越来越庞大的研究项目，其1个目标是模拟大脑区域甚至完整的大脑2，以更好地了解其工作方式。让我们引用3个立场：欧洲的人脑项目（1），大脑4通过疾病研究的综合神经技术映射5（大脑/思想）在日本或大脑倡议（3）中，在6个联合国家中。几种方法是可行的。有7种生化方法（4），它注定了与大脑一样复杂的系统8。已经研究了一种更具生物物理的方法，例如，请参见（5），其中已成功模拟了皮质桶10，但仅限于10 5 11个神经元。然而，人脑含有约10 11个neu-12 rons，而像marmosets（2）这样的小猴子已经具有13 6×10 8神经元（6），而更大的猴子（如猕猴）具有14 6×10 9神经元（6）。15为了模拟如此庞大的网络，减少模型可以制作16个。特别是，神经元没有更多的物理形状，并且仅由具有18个特定电压的网络中的一个点表示。Hodgkin-Huxley方程（7），可以重现物理形状，代表了离子通道的动态，21，但这些耦合方程的复杂性形成了22个混乱的系统（8），使系统非常前端，使该系统非常前端，以模拟23个巨大的网络23。如果忽略了离子通道动态，则24个最简单的电压模型是集成与火的模型（9）。25使用此类模型，超级计算机26可以模拟人尺度的小脑网络，该网络达到约27 68×10 9神经元（10）。28然而，还有另一种观点，这可能使29我们可以使用简化的模型模拟此类大型网络。30的确，人们可以使用更多随机模型来重现31神经元的基本动力学：它们的插图模式。32不仅连接图的随机化，而且33图表上的动力学使模型更接近手头的34个数据，并在一定程度上解释其可变性。35随机的引入不是新的，并且在包括Hodgkin-Huxley（11）和泄漏37
面向异步 EEG 的 BCI：检测连续 EEG 信号中的想象词段
基于想象语音的异步脑机接口 (BCI) 是一种工具，它允许通过解码想象语音的 EEG 信号来控制外部设备或在用户需要时发出消息。为了正确实现这些类型的 BCI，我们必须能够从连续信号中检测出受试者何时开始想象单词。在本文中，提出了基于小波分解、经验模态分解、频率能量、分形维数和混沌理论特征的五种特征提取方法，以解决从连续 EEG 信号中检测想象词段的任务，作为基于想象语音的异步 BCI 的后续实现的初步研究。使用四个不同的分类器在三个数据集中测试了这些方法，获得的较高 F 1 分数分别为每个数据集的 0.73、0.79 和 0.68。这些结果有望建立一个自动分割想象词段以供后期分类的系统。
开发一个基于运动图像的实时异步混合型BCI控制器，用于下LIMB外骨骼
摘要：这项研究旨在开发与步态相关的运动图像（MI）基于较低LIMB外骨骼的基于与基于步态相关的运动图像（MI）的混合脑机构界面（BCI）控制器，并研究控制器在包括标准，Gait-Forwhard和Sit-Down的实际情况下的可行性。在研究中使用过滤库的公共空间模式（FBCSP）和基于信息的最佳个人特征（MIBIF）选择来解码MI脑电图（EEG）信号，并提取特征矩阵作为支持向量机（SVM）分类的输入。连续的眼光开关在操作下LIMB外骨骼时依次与EEG解码器结合。十个主题在OfflINE（培训）和在线方面都表现出80％以上的精度。所有受试者通过开发的实时BCI控制器穿着下LIMB外骨骼成功完成了步态任务。与手动智能手表控制器相比，BCI控制器的时间比为1.45。开发的系统可能有可能是具有神经系统疾病的人，他们可能有效地操作手动控制。
高级学术课程（AAP）（异步...
•注意：虽然可以提交遵循指南的私人测试，但测试只是考虑的一种类型的数据。在整体筛选组合的较大背景下考虑所有能力测试。FCP不鼓励家庭寻求超出FCPS向所有学生提供的额外测试。
异步原子激发的量子门
光子作为信息载体，使得使用线性光学装置实现单量子比特门成为可能，但由于光子之间不直接相互作用，因此纠缠操作的设计很难实现。有一种流行的 KLM 方案 [1]，其中使用测量作为替代相互作用及其改进版本 [2, 3] 与隐形传态，这大大提高了效率，并且该方案还有许多用于原子的选项（例如，参见 [4]）。然而，在实验中使用经典概率方案对单粒子量子门的效率提出了更高的要求，至少在理论上是可能的。使用经典概率掩盖了量子计算机的主要问题：相干性如何在不同粒子的复杂系统中体现？
一种诱导异步随机神经活动的仿生电刺激策略
摘要 目的。电刺激是人工调节神经系统活动的有效方法。然而，目前的刺激模式无法重现自然神经活动的随机性和异步性。在这里，我们介绍了一种克服这些限制的新型仿生刺激 (BioS) 策略。方法。我们假设高频幅度调制刺激脉冲可以通过在脉冲持续时间内分配募集来诱发异步神经放电，而不会牺牲精确控制神经活动的能力。我们使用计算机模拟和离体实验测试了这一假设。主要结果。我们发现 BioS 脉冲会诱发异步、随机但可控的神经活动。我们确定，改变 BioS 脉冲的幅度、持续时间和重复频率可以对募集的纤维数量、它们的放电率及其反应的同步性进行分级调节。意义。这些结果证明了对人工诱导神经活动的控制达到了前所未有的水平，使得设计下一代 BioS 范式成为可能，对神经刺激领域产生深远的影响。
420不锈钢异步激光加工后的压缩行为
增材制造过程中的冷加工层通过在预先设计的内部增强域中赋予复杂的全局完整性来提高韧性。由于循环打印和喷丸形成的成分高度异质，因此很难通过映射这些域中的全局完整性来理解机械行为。超声波是一种快速、无损的工具，可以测量对微观结构和残余应力的异质组织敏感的全局完整性。这项工作在将激光工程净成型 (LENS) 与 420 不锈钢上的激光喷丸循环结合后，研究了压缩行为，并通过垂直于构建方向的超声波速度和衰减测量全局完整性。© 2020 CIRP。由 Elsevier Ltd. 出版。保留所有权利。
ReSync：纠正事件的试验间异步性......
图 1. 使用 EEG 作为表征动态大脑反应的工具。（a）典型的 EEG 实验范例，其中向受试者呈现离散事件以引发大脑反应，同时记录 EEG 信号。（b）用刺激引发大脑反应可以比作敲击钟摆并观察其动态反应。（c）平均 ERP 方法假设特定反应活动由刺激引起并添加到自发活动中。通过根据刺激开始对多次试验进行平均，自发活动被抵消，而诱发的反应仍然存在。然而，由于大脑反应在试验间存在差异，平均 ERP 最终可能会显示模糊的反应模式（底部）。（d）真实 EEG 数据显示具有差异延迟变化的单次试验 ERP 的各个子成分。数据是从面部识别任务中单个受试者的电极 CPz 中提取的按 P3 延迟排序的单次试验 ERP（Rellecke、Sommer 和 Schacht，2012）。
异步神经通信的计算成本
为了解决这种设置下的计算挑战，我们首先考虑单个 NOT 门的实现。这个简单的函数已经捕获了异步设置中的基本困难。我们的关键技术结果是 NOT 函数的空间和时间上限和下限，我们的时间界限非常严格。本着分布式同步器 [Awerbuch and Peleg，FOCS'90] 的精神并遵循 [Hitron and Parter，ESA'19]，我们提供了一种通用的同步器机制。我们的构造非常模块化，它基于阈值门的有效电路实现。我们方案的复杂性通过神经元数量的开销和计算时间来衡量，两者都显示为原始网络的最大延迟值和最大传入度 ∆ 的多项式。